Diagrammes en barres

Fait partie de la section Données et visualisations du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 26 sur 60.

Ce chapitre transforme les données en résumés. À la fin, vous créerez un rapport composé de deux graphiques comme celui-ci :

Deux graphiques côte à côte : un graphique à barres des précipitations moyennes pour chaque jour de la semaine, le jeudi étant le plus pluvieux, et un histogramme des précipitations quotidiennes où la plupart des jours, il ne pleut presque pas

On commence par des barres. Les parfums n’ont pas d’ordre, donc une ligne reliant l’un à l’autre ne signifie rien. ax.bar(categories, values) dessine une barre par catégorie :

flavors = ["Chocolate", "Vanilla", "Mint", "Mango"]
sold = [42, 27, 15, 21]
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(flavors, sold)
ax.set_title("Scoops Sold")
ax.set_ylabel("Scoops")
plt.show()

Diagramme en barres intitulé Scoops Sold avec quatre barres : Chocolate 42, Vanilla 27, Mint 15, Mango 21

Les barres commencent à 0, les hauteurs sont donc directement comparables : les 42 du chocolat représentent le double des 21 de la mangue. Avant d’entraîner un modèle, les barres indiquant la fréquence d’apparition de chaque réponse montrent si l’une d’elles domine.

Défi

Moyen

48 élèves ont indiqué comment ils se rendent à l’école. counts contient les réponses par code : 1 à pied, 2 à vélo, 3 en bus, 4 en voiture. Pour comparer les écoles, représente les proportions :

Convertis les effectifs en pourcentages, arrondis à 1 décimale (12 sur 48, c’est 25.0).
Représente-les sous forme de barres : Walk, Bike, Bus, Car.
Étiquette l’axe vertical Students (%).

Le tien devrait ressembler à ceci, pour une école plus petite :

Un diagramme en barres intitulé Getting to School avec quatre barres en pourcentage : Walk 26.7, Bike 13.3, Bus 40, Car 20

Ton programme n’affiche rien. Coddy décrit tes barres dans la sortie.

Essayez vous-même

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 = à pied, 2 = à vélo, 3 = en bus, 4 = en voiture
answers = np.array([1, 3, 1, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3,
                    2, 2, 2, 1, 1, 3, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 1, 3, 2, 1,
                    3, 4, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 3, 4, 4, 3, 2, 4])


# Renvoie un tableau : le nombre de valeurs égales à chaque code de 1 à 4
def count_codes(values):
    counts = []
    for code in range(1, 5):
        counts.append((values == code).sum())
    return np.array(counts)


counts = count_codes(answers)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Getting to School")

# Écrivez votre code ci-dessous

# Ne modifiez pas la ligne ci-dessous
plt.show()